AI眼镜正在走出两条完全不同的硬件路线：一条以单目RGB摄像头为核心，主打轻量化AI识图、第一视角记录，优先满足大众消费市场放量，另一条叠加双目、ToF、眼球追踪多传感器融合，瞄准空间感知、虚实融合交互，属于高价值、低出货的旗舰探索路线。
从市场数据来看，2026年AI眼镜出货量将突破1000万台，单副眼镜搭载2颗摄像头，预计光学摄像头需求量在2200万颗，同比增长100%。且不同的两种方案已经出现明显的出货分化，meta、小米、华为、千问、Rokid五家代表性厂商，基于自身生态、成本策略与技术判断，选择了差异化的光学传感器组合。
光学传感器是AI眼镜一切交互的底层入口，单目RGB结构最简单、BOM成本最低、功耗可控，核心能力是识图、扫码、翻译、第一视角拍摄，是当前出货主力机型的标配。双目靠视差获取深度，ToF直接输出深度点云，二者支撑6DoF定位与三维重建，眼球追踪则捕捉视线落点，实现眼动交互和注视渲染，也是未来空间重建的关键。但多传感器会显著推高功耗、重量和调校难度，这正是多数走量机型主动放弃双目与ToF的原因。
从厂商看，meta是布局最有层次感的玩家，量产主力Ray-Ban meta用单颗RGB摄像头，贴近墨镜形态，靠meta大模型做识图、问答、翻译，是海外出货规模最高的产品线，而Orion、Project Aria研发机型则完全换一套架构，多颗SLAM相机加RGB主摄、独立眼动追踪，完整搭载空间感知光学阵列，成本极高，现阶段只做技术验证、不对大众放量。分化清晰：单摄消费款贡献了meta绝大部分出货，多传感器原型机出货量级不在同一维度。
小米选择了和meta高度相似的轻量化单摄路线，整机压到约40g，只配一颗1200万像素RGB摄像头，没有双目、ToF，第一优先级是佩戴、续航和大众定价，功能落在第一视角抓拍、万物识别、小爱问答、米家联动，靠单目+大模型做2D识别而非空间感知。逻辑很直接：大众用户现阶段对空间SLAM需求有限，先用成熟单摄跑通销量，把深度感知留给后续高端版本。
华为策略介于两者之间，以单RGB摄像头为主，主打约35.5g超轻机身，优先落地看一眼支付、识物、随身拍摄，适配鸿蒙生态，但底层预留多传感器融合底座，高端迭代可按需叠加ToF与眼动追踪，依托鸿蒙空间计算做空间标注、AR导航。它不像Orion一步到位，而是渐进升级——先单摄起量，等微型化与功耗改善后再加深度传感器，属于稳健的生态优先路线。
阿里千问依托大模型能力切入AI眼镜终端，路线上偏向单目RGB为主、轻感知优先的方案，和主打空间计算的产品不同，千问系AI眼镜核心诉求是把端侧大模型能力前置，摄像头承担视觉信息采集，配合麦克风完成多模态问答、图文识别、实时信息检索，这套方案不堆砌ToF、双目深度传感器，一方面控制整机重量、功耗与BOM成本，契合大众消费市场定价。
Rokid是国内少有的从定义之初就坚持“显示+多感知融合”的厂商，标配双目Micro-LED光波导，保留主RGB摄像头，旗舰版集成深度感知，面向AR导航、字幕叠加、空间提词等虚实融合场景，客单价高、出货规模小，是专注垂直场景的小而精路线。
对比五家，规律很清楚：传感器越多、光学融合越复杂，短期出货弹性反而越低。单RGB方案模组成熟、供应链充足、功耗可控，是当前AI眼镜的出货基本盘，双目+ToF+眼动追踪是多传感器的长期方向，但受制于微型CMOS、微型镜头、ISP、散热续航多重约束，仍处于渗透率爬坡早期。
供应链也随之分层。单摄方案带动成熟微型镜头、小型RGB模组、基础ISP需求，供应链已充分内卷、利润趋平，而双目深度模组、穿戴级ToF、眼动追踪专用镜头、多传感器同步融合算法，才是增量赛道，也是国内光学模组、镜头厂商的差异化突破口。
此外还有一层隐性约束：隐私，持续空间扫描的眼镜更易引发用户顾虑与合规限制，仅保留单摄、手动唤醒拍摄的机型风险更低、更易规模化，这也解释了为什么头部与大众款都优先选单摄。
站远看，AI眼镜光学传感器不会一边倒，单目识图方案会持续承载大部分出货、下沉价格带、扩大用户基数；双目、ToF、眼动追踪融合方案会沿高端与垂直场景缓慢渗透，随光学微型化、低功耗ISP、端侧AI迭代逐步下探，对光学供应链厂商而言，不能单一押宝空间感知，要双线布局：一面稳住成熟微型RGB镜头与模组订单，一面提前储备深度、眼动追踪光学方案，等待下一轮升级周期。
